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Multi-Agent Transformer
Multi-Agent Transformer
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新型多智能体Transformer优化TSN网络中的XR流量调度
研究人员开发了一种新颖的多智能体Transformer（MAT）方法，用于优化时间敏感网络（TSN）和移动边缘计算（MEC）环境中的扩展现实（XR）应用的流量调度。该方法通过代理注意力模拟队列间依赖性，解决了现有强化学习技术的局限性，从而实现异构XR应用之间的隐式协调。仿真结果表明，延迟最多可降低71.42%，失败率最多可降低83.2%，同时在所有队列中保持高可靠性，取得了显著的改进。
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新的MARL框架实现了流体控制的稀疏传感器放置
研究人员开发了一个新颖的框架，用于瑞利-贝纳尔对流多智能体强化学习（MARL）控制中的稀疏传感器放置。该方法使用有序非凸分组正则化和迭代重加权分组正则化，从密集专家策略中提炼出稀疏策略。实验表明，与Proximal Policy Optimization基线相比，多智能体Transformer策略提供了更稳定的训练，并且稀疏学徒策略保持了与密集专家相当的控制性能。所提出的方法实现了显著的稀疏性，将每个智能体的观测大小从360减少到12…